Cómo configurar su pronóstico de ventas de Excel

La forma más sencilla de obtener un pronóstico de ventas es establecer su línea de base en una hoja de cálculo de Excel en una configuración de tabla y luego llamar al complemento de Análisis de datos para generar un pronóstico para usted. Ese complemento acompaña a Microsoft Office.

El complemento y sus herramientas son buenas y malas noticias, más buenas que malas, en realidad. No ha cambiado sustancialmente desde Excel 1995, excepto que ahora el código está escrito usando Visual Basic en lugar del antiguo y extraño lenguaje de macros de Excel 4.0. Puede ser peculiar, como verás si decides usarlo. A pesar de sus peculiaridades, puede ahorrarle algo de tiempo. Puede servir como un trampolín razonablemente bueno para aprender a hacerlo todo usted mismo. Y puede evitarle los errores que inevitablemente ocurren cuando hace sus propios pronósticos.

El complemento tiene 19 herramientas de análisis numérico y estadístico diferentes. Si presenta sus datos de la manera correcta, puede apuntar una de sus herramientas a sus datos y obtener un análisis bastante completo y generalmente correcto, incluidos análisis de autocorrelación, pronósticos de promedios móviles, pronósticos de suavizado exponencial y pronósticos de regresión. Hace el trabajo duro por usted, y debido a que todo está precodificado, no necesita preocuparse tanto por, por ejemplo, equivocarse en una fórmula.

Suavizar datos

Si decide utilizar el suavizado exponencial para crear su pronóstico, todo lo que necesitará es su línea base de ingresos por ventas históricos. Cada observación en la línea de base debe ser del mismo tipo de período de pronóstico; la mayoría de las veces, los ingresos totales se calculan mensualmente.

No necesita otra variable que no sea sus resultados de ventas porque, al usar el suavizado, usará el resultado de un período para pronosticar el siguiente, que es una de las razones por las que usará la herramienta de correlación del complemento de análisis de datos para determinar la cantidad de autocorrelación en la línea de base antes de hacer el pronóstico. La autocorrelación sustancial tenderá a llevarlo a utilizar la herramienta Suavizado exponencial como método de pronóstico, y le ayudará a determinar qué factor de amortiguamiento (o, de manera equivalente, qué constante de suavizado) utilizar para desarrollar su pronóstico.

Regresión: se trata de relaciones

Si tiene disponible alguna variable además de los ingresos por ventas o las unidades vendidas, y sospecha que está fuertemente relacionada con los resultados de las ventas, debería observar más de cerca la relación.

Suponga que puede tener en sus manos datos históricos que muestran, por año y mes, digamos, el precio unitario que ha cobrado y la cantidad de unidades que ha vendido. Si está interesado en pronosticar la cantidad de unidades que venderá el próximo mes, la herramienta Regresión del complemento de análisis de datos puede facilitar su tarea.

El gráfico le ofrece una imagen de lo que sucede entre las dos variables: Precio unitario y Unidades vendidas.

(En la figura, la apariencia del gráfico se ha modificado a medida que la herramienta Regresión lo crea para facilitar la medición de la relación entre precio y volumen).

Con esta línea de base, incluido el precio unitario y las unidades vendidas, su interés no se centra en los ingresos. Después de todo, está bastante claro en el gráfico que cuanto más alto es el precio unitario, menos unidades se venden, y eso tenderá a minimizar la variación en los ingresos trimestrales. En cambio, este análisis habla de producción. Si sabe cómo establecerá su precio unitario para el próximo trimestre, puede usar la herramienta Regresión para pronosticar la cantidad de unidades que venderá el próximo trimestre. Ese pronóstico bien podría informar a su departamento de producción sobre cómo asignar sus recursos.

Por cierto, Excel denomina la línea continua que se muestra como una línea de tendencia. Cuando vea una línea de tendencia desde la parte superior izquierda hacia la parte inferior derecha, como se muestra, sabrá que la correlación entre las dos variables es negativa (y en este caso, la correlación entre el precio unitario y las unidades vendidas es –0,57). Una correlación negativa significa que cuanto mayor es el nivel de una de las variables, menor es el valor correspondiente de la otra variable. Si la línea de tendencia va de la parte inferior izquierda a la superior derecha, sabrá que la correlación es positiva. Una correlación positiva significa que los valores más bajos en una variable están asociados con valores más bajos en la otra, y que los valores más altos en una se asocian con valores más altos en la otra.